人工智能在醫療資源優化配置與醫院運營管理中的決策支持作用

摘要：該文聚焦人工智能在醫療資源優化配置與醫院運營管理中的決策支持作用，闡述其如何通過深度挖掘與智能分析醫療數據，助力醫療機構實現資源的高效利用與運營效能的提升。

關鍵詞：人工智能；醫療資源配置；醫院運營管理；決策支持

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.12.047

中圖分類號：R 197.3；TP 18" " " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）12-0-03

The Decision Support Role of Artificial Intelligence in Optimizing the Allocation of Medical Resources and Hospital Operation Management

WANG Quan

（Nanjing Gaochun People's Hospital， Nanjing 21130， China）

Abstract： This article focuses on the decision support role of artificial intelligence in optimizing the allocation of medical resources and hospital operation management， and explains how it can help medical institutions achieve efficient utilization of resources and improve operational efficiency through deep mining and intelligent analysis of medical data.

Keywords： artificial intelligence; medical resource allocation; hospital operation management; decision support

醫療資源優化配置與醫院運營管理作為醫療服務的核心要素，直接影響到醫療質量、患者滿意度以及醫療機構的整體效能。面對疾病譜的變化、人口老齡化加劇、醫療技術進步引發的成本上升等問題，如何在有限的資源條件下實現最大化的健康效益，同時確保醫療機構的經濟效益穩健與可持續發展，成為全球醫療領域亟待破解的重大課題[1]。在此背景下，人工智能技術的應用，以其卓越的數據驅動、智能決策與精準預測能力，為破解這一難題提供了創新性的解決方案。

1" "人工智能在醫療資源優化配置中的決

策支持作用

1.1 醫療人力資源配置

（1）數據分析驅動決策。人工智能系統能夠對醫院的歷史數據（如就診量、病種分布、手術數量、各科室工作負荷、患者滿意度等）進行深度分析，獲取就診高峰期、低谷期、特定病種就診規律以及醫護人員的工作強度變化趨勢等關鍵信息。這些數據為人力資源的科學配置提供了有力依據，使醫院能夠根據實際需求動態調整醫生、護士的工作時間和任務分配，避免資源浪費或過度勞累。

（2）預測模型優化排班。利用機器學習算法構建預測模型，可以對未來一段時間內的就診量、疾病發生率、急診需求等進行精準預測。基于這些預測結果，人工智能系統能自動制定出符合預期工作負載的排班方案，確保在各個時間段內，各科室、各崗位都有足夠且適當的專業人員在崗，既滿足醫療服務需求，又避免出現人力過剩或不足的情況[2]。例如，對于季節性疾病高發期或者節假日，預測模型能夠提前預警，幫助醫院提前調配人力資源。

（3）智能化調度系統。建立實時的人力資源調度系統，當出現突發狀況（如緊急手術、大規模傷病事件、醫護人員臨時請假等）時，系統能迅速重新評估工作負荷，通過智能算法快速調整排班計劃，將可用的醫生、護士及時調配到最需要的地方。這種即時響應能力有助于保持醫療服務的連續性和穩定性，降低因人力資源短缺導致的醫療服務質量下降風險。

1.2 醫療物資資源配置

（1）庫存智能預測與補給。通過分析歷史銷售數據、病患流量、處方記錄、疾病發病率等因素，AI系統可以構建精準的藥品及醫療器械需求預測模型。這些模型能夠前瞻性地估算未來一定時期內各類物資的消耗量，從而指導醫院進行合理的采購計劃，避免過度采購導致庫存積壓，或因采購不足導致缺貨。預測模型還可以考慮季節性波動、特定事件（如疫苗接種活動、大型手術高峰等）對需求的影響，確保補給策略的靈活性和準確性。

（2）實時庫存追蹤與監控。采用物聯網（IoT）技術結合AI算法，可以實現對藥品和醫療器械庫存的實時監控與追蹤。給每件物品配備RFID標簽或二維碼，通過智能倉儲系統自動記錄入庫、出庫、轉移、盤點等操作，實時更新庫存數據。AI系統能夠快速識別庫存異常情況（如接近臨期、超儲、短缺），觸發預警并提出調撥、報廢或采購建議，確保庫存始終保持在最佳水平，減少過期失效造成的損失。

（3）有效期管理與優先使用。AI系統能夠自動計算并提醒藥品和醫療器械的有效期限，優先推薦使用臨近效期的產品，以減少過期浪費。同時，對于需定期維護或校準的醫療器械，AI系統提供設定提醒功能，確保設備在有效期內得到妥善維護，延長使用壽命，降低更換成本。

1.3 醫療設備資源配置

（1）設備購置決策支持。AI系統通過對歷史診療數據、患者流量、疾病譜變化、新技術發展趨勢等因素的分析，預測未來各類醫療設備的需求量，避免過度投資或供應不足。通過AI算法對市場上的設備性能、價格、耗材成本、維護費用、使用壽命等多維度數據進行綜合分析，為購置決策提供客觀、全面的性價比評估，確保投資效益最大化。最后利用自然語言處理技術分析供應商評價、合同條款、售后服務記錄等文本信息，輔助醫院進行供應商篩選與合同談判，降低采購風險。

（2）設備使用管理與效能提升。AI系統可實時追蹤設備使用數據，計算設備利用率、閑置率等關鍵指標，并結合預約系統、手術排程等數據進行短期及長期利用率預測，及時發現低效使用情況，為優化設備調度提供依據。基于設備利用率預測和患者需求預測，AI算法可生成設備使用調度建議，如合理安排檢查時段、跨科室共享設備等，提高設備使用效率。

（3）設備維護與故障管理。AI算法基于設備運行數據、故障歷史記錄、制造商維修指南等信息，采用機器學習等方法（如深度學習、隨機森林等算法）構建故障預測模型，提前預警潛在故障，指導實施預防性維護，減少設備非計劃停機。AI系統利用故障樹分析、知識圖譜等技術，輔助技術人員快速定位故障原因，提供有針對性的維修建議，并結合庫存、維修服務商響應速度等信息，制定最優維修策略（如自行維修、外委維修、更換備件等）。

1.4 床位資源配置

（1）床位供需預測。AI系統可以通過收集和分析歷史住院數據（如患者入院、出院時間，病種，治療周期等）、季節性因素（如流感季、節假日等對住院需求的影響）、人口統計信息（如年齡結構、疾病發病率等）以及外部環境因素（如政策變化、醫療資源分布等），建立預測模型來精準預測未來一段時間內的床位需求量[3]。通過集成電子病歷、預約掛號、急診信息系統等實時數據源，AI系統可以實時監測當前床位使用情況，并結合預測模型進行動態預測，及時預警可能出現的床位供需失衡。

（2）床位周轉率分析。AI系統能自動計算各類床位（如普通病房、ICU、專科病房等）的平均住院日、床位周轉次數、空床時長等關鍵指標，為評估床位使用效率提供量化依據。利用關聯規則學習、因果推斷等方法，分析影響床位周轉率的因素（如診療流程、醫護人員配置、患者滿意度等），為改進工作流程、提升服務質量提供決策支持。將分析結果以圖表、熱力圖等形式直觀展示，便于管理人員快速理解床位周轉狀況，并通過AI輔助進行深度解讀，揭示隱藏在數據背后的深層次問題和改進機會。

2" "人工智能在醫院運營管理中的決策支持作用

2.1 診療流程優化

一方面，人工智能驅動的流程再造聚焦于打破傳統醫療體系中冗余、低效的環節，重新設計和構建以患者為中心的高效診療流程。采用AI對海量醫療數據進行深度挖掘，揭示各環節的時間消耗、資源瓶頸及潛在優化空間，促使醫院精簡不必要的手續和就診步驟，比如實現在線預約、自助登記、無紙化病歷、電子處方等數字化服務，大幅削減患者在非診療活動上的時間損耗。

另一方面，智能調度技術的應用，使醫院能夠精準預測并動態調整醫療資源的分配，確保醫療服務供給與患者需求的精確匹配。AI系統可實時分析預約掛號、檢查檢驗、床位周轉等數據，精準預測門診流量、手術需求、住院病床周轉等情況，據此制定科學的醫生排班、檢查資源分配、病床調度策略，避免資源閑置與過度擁擠，有效縮短患者的候診、住院等待及手術排隊時間。

2.2 質量與安全管理

（1）醫療質量監控。AI系統如博為軟件的AI病歷質控系統，運用自然語言處理、機器學習等技術，依據國家和醫院特定質控標準，對病歷進行深度語義理解與診療路徑評估，能夠實時識別病歷中的形式與內涵缺陷，精確標識問題根源，實現病歷全生命周期的智能化質量管理，有效克服人為因素導致的偏差，提高質控覆蓋面與精度[4]。

（2）不良事件預警。AI算法通過對歷史病例數據、用藥記錄、手術數據、患者反饋等多元信息的深度挖掘和模式識別，能夠前瞻性地識別潛在風險因素和異常事件征兆，建立預測模型，提前發出針對藥物不良反應、醫療差錯、術后并發癥等不良事件的精準預警，助力醫護人員及時采取干預措施，降低醫療安全風險。

（3）感染防控。將人工智能應用于感染控制，可實時監測患者體征、微生物檢測結果、環境消毒數據等多源信息，結合流行病學模型與預測算法，快速識別院內感染暴發的趨勢和傳播鏈，精準定位高風險區域與人群，采取針對性的隔離措施、抗生素使用策略以及指導清潔消毒工作，有效預防和控制醫院感染的發生與擴散。

2.3 績效考核與激勵

（1）AI系統首先集成包括醫生診療記錄、手術報告、科研產出、患者滿意度調查、繼續教育情況、科室運營指標等多元數據源，確保數據的完整性和一致性，并通過數據清洗、標準化處理，消除信息孤島，形成全面、結構化的醫生與科室績效數據庫。

（2）運用機器學習算法，根據醫院戰略目標、行業最佳實踐以及醫改政策要求，對海量數據進行深度挖掘，構建涵蓋醫療質量、工作效率、成本控制、患者滿意度、學術貢獻等多個維度的績效評價指標體系。AI模型能客觀量化每位醫生及科室在各指標上的表現，計算綜合得分，并通過時間序列分析追蹤績效變化趨勢，確保考核的公正性與動態性。

（3）基于AI生成的績效分析報告，醫院管理層能清晰洞察醫生與科室的優勢與短板，據此制定或調整薪酬分配、職務晉升、教育培訓、科研項目資助等激勵措施。AI輔助的數據驅動決策有助于確保資源分配與激勵機制與實際績效緊密掛鉤，激發醫生與科室的積極性與創新力，促進整體醫療服務效能提升。

2.4 財務管理與成本控制

首先，AI系統能夠整合歷史財務數據、運營指標、醫療項目成本信息以及外部市場動態，運用預測模型進行大數據分析，為醫院提供準確的收入預測和支出預算。該系統可根據不同科室、項目的特性自動生成詳盡、合理的預算方案，減少人為誤差，確保預算編制的前瞻性和適應性。

其次，利用物聯網（IoT）、區塊鏈等技術可自動采集物資消耗、人力投入、設備使用等實時成本數據，結合AI算法進行全成本分攤與核算，實現成本信息的實時更新與精細化管理。AI系統能夠快速識別成本異常，幫助醫院及時調整資源分配方案，優化成本結構，確保成本核算的精確度與透明度。

再次，通過設定預警閾值與規則，AI系統可實時監控預算執行情況，對即將超支的項目或環節發出預警，引導管理者采取應對措施。AI系統還可以進行費用動因分析，揭示費用變動背后的原因，支持管理層進行有針對性的成本削減或效率提升。此外，AI輔助的績效考核與激勵機制，可以引導醫務人員主動節約資源，進一步強化費用控制。

最后，AI系統應用深度學習和模式識別技術對財務數據進行深度挖掘，生成可視化報表，為管理層提供實時的財務狀況概覽、現金流預測、投資回報分析等決策支持信息。同時，AI系統能夠識別潛在的財務風險，如收支失衡、償債壓力、合規問題等，提前發出預警，助力醫院及時調整策略，規避風險。

3" "結束語

總之，人工智能在醫療資源優化配置與醫院運營管理中發揮了重要的決策支持作用。通過精準的數據分析和智能的算法，人工智能技術為醫療資源的有效配置提供了有力支持，使醫療資源能夠更加合理、高效地分配到各個領域和環節，提高了醫療服務的質量和效率。同時，人工智能技術在醫院運營管理中也發揮了巨大的作用，為醫院提供了科學的決策依據，使醫院能夠更好地應對各種挑戰和問題。

參考文獻

[1] 李穎琦，蘇宏通．智慧運營管理促進醫院高質量發展的作用機制研究[J]．中國衛生信息管理雜志，2022，19（3）：312-317.

[2] 石苗，吳永仁，邵軍，等．基于“一中心四平臺”的公立醫院后勤運營管理實踐研究[J]．現代醫院， 2024，24（2）：271-274，279.

[3] 李穎琦，蘇宏通．智慧運營管理促進醫院高質量發展的作用機制研究[J]．中國衛生信息管理雜志， 2022，19（3）：312-317.

[4] 張曉瑋，劉波，戈姍姍，等．基于人工智能的財務管理創新——財務機器人在XH醫院的應用[J]．財會月刊，2022（23）：119-126.